[국내논문]전신 마취 중 전력스펙트럼 분석을 이용한 마취심도 파라미터 개발 Development of Parameters on Depth of Anesthesia using Power Spectrum Density Analysis during General Anesthesia원문보기
In this paper, new parameters were developed to estimate the depth of anesthesia during a general anesthesia using EEG. Power spectral density(PSD) analysis was used for these parameters because EEG became slow wave during anesthesia. The new parameters were DTR, ATR, TDR, ADR, BTR and BDR applied t...
In this paper, new parameters were developed to estimate the depth of anesthesia during a general anesthesia using EEG. Power spectral density(PSD) analysis was used for these parameters because EEG became slow wave during anesthesia. The new parameters were DTR, ATR, TDR, ADR, BTR and BDR applied to PSD. These parameters were compared with SEF which is conventionally used at clinic and confirmed clinical value. As the results, DTR, ATR, TDR, ADR among parameters were not useful compared with SEF but BTR and BDR is valuable for clinic. 15 patents, at pre-operation BDR the value is $265.36{\pm}25.29$, at induction the value is $129.23{\pm}34.92$, at operation the value is $154.99{\pm}38.34$, at awaked the value is $283.83{\pm}39.80$ and at post-operation the value is $234.80{\pm}23.46$. Also at pre-operation BTR value is $183.38{\pm}13.59$, at induction the value is $104.09{\pm}25.11$, at operation the value is $115.38{\pm}23.42$, at awaked the value is $190.33{\pm}23.31$ and at post-operation the value is $172.38{\pm}19.08$. Trend of BDR and BTR is similar to change of SEF, so two parameters are useful. to estimate the depth of anesthesia.
In this paper, new parameters were developed to estimate the depth of anesthesia during a general anesthesia using EEG. Power spectral density(PSD) analysis was used for these parameters because EEG became slow wave during anesthesia. The new parameters were DTR, ATR, TDR, ADR, BTR and BDR applied to PSD. These parameters were compared with SEF which is conventionally used at clinic and confirmed clinical value. As the results, DTR, ATR, TDR, ADR among parameters were not useful compared with SEF but BTR and BDR is valuable for clinic. 15 patents, at pre-operation BDR the value is $265.36{\pm}25.29$, at induction the value is $129.23{\pm}34.92$, at operation the value is $154.99{\pm}38.34$, at awaked the value is $283.83{\pm}39.80$ and at post-operation the value is $234.80{\pm}23.46$. Also at pre-operation BTR value is $183.38{\pm}13.59$, at induction the value is $104.09{\pm}25.11$, at operation the value is $115.38{\pm}23.42$, at awaked the value is $190.33{\pm}23.31$ and at post-operation the value is $172.38{\pm}19.08$. Trend of BDR and BTR is similar to change of SEF, so two parameters are useful. to estimate the depth of anesthesia.
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문제 정의
본 연구에서는 수술 중 마취가 진행되면 뇌파가 점점 서파화로 전이되는 현상을 이용하여 뇌파 신호의 주파수 영역 분석을 이용하여 새로운 지표를 개발하고자 하였다.
본 논문에서는 전신 마취 중 환자의 마취 심도를 평가하기 위하여 새로운 파라미터를 개발하고자 하였다. 이 파라미터는 전력스펙트럼 분석 기법을 이용하여 마취 중 뇌파가 점점 서파화로 전이되는 현상을 이용하였다.
상기에서 언급한 마취심도 평가용 파라미터 6 개를 기반으로 하여 파라미터들 간 상호 연관성에의 한 새로운 파라미터의 추출을 통해 마취 및 각성 상태를 판정하는 새로운 파라미터들을 추출하고자 한다. 마취심 도 평가지 표 간의 상호 연관성에 의한 새로운 파라미터를 추출하는 연산식은 다음과 같다.
제안 방법
5 kg 이었다. 수술전 처치로서 마취 전 투약제 glycopyrrolate 0.004 ㎎/㎏ 과 midazolam 0.05 ㎎/㎏을 수술 시작 30분전 병실에서 근육 주사 하였디..
수술단계는 수술전(pre-op), 마취 유도(induction), 수술중(operation), 회복(awaked), 수술후(post-op) 로 나누어 실험하였다.
수술전 단계는 수술 1일 전에 병실에서 획득하였고, 마취유도는 기관 내 삽관이 시술되기 직전까지로 구분하였으며, 수술중 단계는 마취유도 단계의 끝 시점부터 마취회복 단계의 시작 지점까지로 구분하였다. 마취회복 단계는 마취약제 투입이 종료되는 시점부터로 구분하였으며 수술 후 단계의 뇌파 데이터는 회복실에서 획득하여야 하나 회복실의 특성 상 계측이 용이하지 못하므로 수술 1 일후 완전히 회복하여 병실에서 대기 중인 환자로부터 계측하였다.
마취회복 단계는 마취약제 투입이 종료되는 시점부터로 구분하였으며 수술 후 단계의 뇌파 데이터는 회복실에서 획득하여야 하나 회복실의 특성 상 계측이 용이하지 못하므로 수술 1 일후 완전히 회복하여 병실에서 대기 중인 환자로부터 계측하였다.
뇌파 신호 획득을 위하여 생체신호계측기 (PhysioLab 400, PhysioLab Co., KOREA)* 사용하였다. 뇌파 신호는 PhysioLab 400 장비를 이용하여 100 K의 이득으로 증폭하였으며 35 Hz의 저 역 통과 필터 (low pass filter, LPF)와 1 Hz의 고역 통과 필터 (high pass filter, HPF) 그리고 60 Hz 잡음의 제거를 위한 노치필터 (notch filter)를 적용하여 뇌파를 측정하였다.
, KOREA)* 사용하였다. 뇌파 신호는 PhysioLab 400 장비를 이용하여 100 K의 이득으로 증폭하였으며 35 Hz의 저 역 통과 필터 (low pass filter, LPF)와 1 Hz의 고역 통과 필터 (high pass filter, HPF) 그리고 60 Hz 잡음의 제거를 위한 노치필터 (notch filter)를 적용하여 뇌파를 측정하였다. 실험에 적용한 뇌파 신호는 256 Hz로 샘플링하였고 12 bit로 양자화하여 디지털 신호로 변환한 뇌파 데이터를 이용하였다.
적용하였다. 전처리과정을 거친 뇌파 데이터로부터 마취심도 분석에 유용한 파라미터를 추출하기 위하여 스펙트럼 분석 기법을 사용하였으며, SEF, ADR, TDR, ATR, DTR, BDR, BTR 등의 7가지파라미터들을 추출하여 하여 5단계의 마취 단계별로 비교.분석하였다.
다음으로는 뇌파의 주요 구성성분인 a 파, 0 파, 6 파, 그리고 8 파 각각의 PSD를 계산한 후 이들 상호 간 비율을 이용하는 파라미터들로서 delta ratio, theta ratio, alpha ratio, 그리고 beta ratio 등의 파라미터를 추출하였으며 이를 수식으로 나타내면 다음과 같다.
그리고 alpha ratio와 beta ratio는 a 파와 p 파의 PSD에 대한 고주파 성분 a 파와 P 파의 PSD의 합에 대한 비율로서 정의 할 수 있다. 따라서 뇌파를 구성하는 주요 성분들의 상호 간의 PSD 비율에 의해 산출되는 파라미터들을 이용하여 수술경과에 따라 값들의 변화를 관찰하였다.
수술 중 환자로부터 계측된 뇌파 데이터는 5단계의 마취단계 동안 매 5 초 간격으로 구분하였고, 10 초간의 뇌파 데이터에 대해 앞 데이터와 5초간 오버랩 (overlab)하여 스펙트럼 분석을 반복적으로 시행하여 각각의 10 초 단위의 PSD를 구하였다. 추출된 마취단계 구분 파라미터들을 비교.
구하였다. 추출된 마취단계 구분 파라미터들을 비교.검토하여 SEF, ATR, ADR, ABR, BTR, BDR 그리고 TDR 등 새로운 파라미터들을 추출하였다.
추출된 마취단계 구분 파라미터들을 비교.검토하여 SEF, ATR, ADR, ABR, BTR, BDR 그리고 TDR 등 새로운 파라미터들을 추출하였다.
새로운 파라미터는 전력 스펙트럼 분석 기법을 적용한 DTR, ATR, TDR, ADR, BTR 그리고 BDR들이다. 임상에서 적용되고 있는 SEF와 비교하여 임상적 유용성을 확인하였다.
대상 데이터
마취환자의 뇌파 신호를 계측하기 위하여 부산대학교 병원 산부인과에 내원한 수술 환자 중 비교적 수술시간이 짧고 전신 흅입마취 시술을 받는 환자를 대상으로 실험을 수행하였으며 사전에 수술 대상 환자에게 연구의 취지를 설명하여 환자의 동의를 구한 후 뇌파 데이터를 획득하였다. .
뇌파 신호는 PhysioLab 400 장비를 이용하여 100 K의 이득으로 증폭하였으며 35 Hz의 저 역 통과 필터 (low pass filter, LPF)와 1 Hz의 고역 통과 필터 (high pass filter, HPF) 그리고 60 Hz 잡음의 제거를 위한 노치필터 (notch filter)를 적용하여 뇌파를 측정하였다. 실험에 적용한 뇌파 신호는 256 Hz로 샘플링하였고 12 bit로 양자화하여 디지털 신호로 변환한 뇌파 데이터를 이용하였다.
이 파라미터는 전력스펙트럼 분석 기법을 이용하여 마취 중 뇌파가 점점 서파화로 전이되는 현상을 이용하였다. 새로운 파라미터는 전력 스펙트럼 분석 기법을 적용한 DTR, ATR, TDR, ADR, BTR 그리고 BDR들이다. 임상에서 적용되고 있는 SEF와 비교하여 임상적 유용성을 확인하였다.
이론/모형
뇌파 계측을 위하여 접착식 패치 형태의 일회용은-염화은 (Ag-AgCl) 전극을 사용하였으며 전극의 부착 위치는 뇌파 신호의 계측을 위하여 국제뇌파 및 임상 뇌 대사 흐卜회 연맹(international federation of societies for electroencephalograph and clinical neurophysi이ogy)에서 추천한 10 — 20 전극 배치법 중 전두엽 FP1 전극 배치법을 사용하여 뇌파를 측정하였다.
뇌파 데이터의 분석을 용이하게 하기 위하여 전처리과정 (preprocessing), 즉 기저선보정 (base line correction)과 선형추세제거 (linear detrend) 기법을 적용하였다. 전처리과정을 거친 뇌파 데이터로부터 마취심도 분석에 유용한 파라미터를 추출하기 위하여 스펙트럼 분석 기법을 사용하였으며, SEF, ADR, TDR, ATR, DTR, BDR, BTR 등의 7가지파라미터들을 추출하여 하여 5단계의 마취 단계별로 비교.
전력스펙트럼 분석 방법을 이용하여 수술 경과에 따른 시계열 뇌파 데이터를 주파수 영역으로 변환하기 위하여 FFTCfast fourier transform)를 수행하였다. 뇌파 데이터 중에서 에너지가 집중되어 있는 주요 주파수 대역은 1 ~ 35 Hz 범위이나 PSD 결과 자료들만 단순하게 평가하여서는 마취 심도를 평가 할 수 없다.
이 파라미터는 전력스펙트럼 분석 기법을 이용하여 마취 중 뇌파가 점점 서파화로 전이되는 현상을 이용하였다. 새로운 파라미터는 전력 스펙트럼 분석 기법을 적용한 DTR, ATR, TDR, ADR, BTR 그리고 BDR들이다.
성능/효과
그림 4~6에서 알 수 있듯이 BDR, BTR이 ADR, TDR, ATR, DTR 파라미터들보다 임상에서 많이 사용하고 있는 SEF와 변화 양상이 비슷하고 임상적 유의성이 있는 파라미터들임을 알 수 있었다.
환자 C와 D도 환자 A, B와 마찬가지로 ADR, TDR, ATR, DTR에서는 임상적 유의성을 관찰 할 수 없었다. 그림 7과 그림 8에 환자 C와 D의 BDR 과 BTR 파라미터의 변화 양상을 나타내었다.
수술 전 . 후인 각성상태에서는 30 이상의 값을 나타내었으며 , 마취약제 의 영향을 받는 마취 유도, 수술 중, 마취회복의 단계에서는 30 이하의 값을 나타내었다. 이들 중 마취유도와 마취회복 단계는 마취약제의 투입에 의한 의식 소실과 마취약제의 차단에 의한 의식회복의 상태가 반영되어 있어 완전히 마취되어 외과적 시술이 진행되는 수술 중 상태와 수술 전·후의 각성 상태의 중간 값을 나타내었다.
완전한 마취 상태에 있는 수술 중 단계에서는 가장 낮은 평균 2462의 값을 나타내었다. 이러한 결과로부터 SEF 파라미터는 마취의 경과에 따른 마취단계를 비교적 잘 반영하고 있음을 관찰할 수 있었다.
후인 각성 상태에서는 172 이상의 값을 나타내었다. 마취약제의영향을 받는 마취유도 및 수술 중 단계에서는 약 120 이하의 값을 나타내었고 마취회복 단계에서는 수술 전·후의 각성상태보다 약간 높은 약 190의 값을 나타내었다. 이러한 결과로부터 BTR 파라미터는 마취유도 및 마취회복 단계를 제외 할 경우 마취의 경과에 따른 상태를 비교적 잘 반영하고 있다는 점을 알 수 있었다.
마취약제의영향을 받는 마취유도 및 수술 중 단계에서는 약 120 이하의 값을 나타내었고 마취회복 단계에서는 수술 전·후의 각성상태보다 약간 높은 약 190의 값을 나타내었다. 이러한 결과로부터 BTR 파라미터는 마취유도 및 마취회복 단계를 제외 할 경우 마취의 경과에 따른 상태를 비교적 잘 반영하고 있다는 점을 알 수 있었다. 마취회복 단계의 뇌파 데이터는 마취약제의 공급이 차단된 직후 데이터로서 마취약제의 영향을 받아 의식의 회복이 완전히 이루어진 상태가 아님에도 마취회복 단계에서의 BTR 파라미터 값이 각성상태보다 높게 나타나는 점은 발관 후 신경 .
근의 긴장도와 반사 응답이 증가하여 뇌파의 구성성분 중 베타파 성분의 전력이 상대적으로 크게 증가한 영향으로 나타난 결과라고 분석되어 진다. SEF에 비하여 BTR 파라미터가 마취단계별 뇌파의 변화 추세를 비교적 잘 반영 한다는 점은 수술 전 단계에서 마취유도 단계로 진행될 때 SEF 파라미터 변화 양상은 수술 전 30.73에서 25.91 로 약 13 %의 변화를 나타내었으며, 수술 중 단계에서 마취회복 단계로 진행될 때는 수술 중 24.62에서 마취회복 29.59로 약 20 %의 변화를 관찰할 수 있었다. 이에 비해 BTR 파라미터 변화 양상은 수술 전 183.
59로 약 20 %의 변화를 관찰할 수 있었다. 이에 비해 BTR 파라미터 변화 양상은 수술 전 183.38에서 204.09 로 약 43 %의 변화를 나타내었으며, 수술 중 단계에서 마취회복 단계로 진행 될 때는 수술 중 115.38에서 마취회복 190.33으로 약 64 %의 변화를 관찰할 수 있었다.
값을 나타내었다. 이러한 결과로부터 BDR 파라미터는 마취유도 및 마취회복 단계를 제외할 경우 마취의 경과에 따른 상태를 비교적 잘 반영하고 있다는 점을 알 수 있었다. 마취회복 단계의 뇌파 데이터는 마취약제의 공급이 차단된 직후 데이터로서 마취약제의 영향을 받아 의식의 회복이 완전히 이루어진 상태가 아님에도 마취회복 단계에서의 BDR 파라미터 값이 각성상태보다 높게 나타나는 점은 BTR의 경우와 동일하다.
마취회복 단계의 뇌파 데이터는 마취약제의 공급이 차단된 직후 데이터로서 마취약제의 영향을 받아 의식의 회복이 완전히 이루어진 상태가 아님에도 마취회복 단계에서의 BDR 파라미터 값이 각성상태보다 높게 나타나는 점은 BTR의 경우와 동일하다. SEF에 비하여 BDR 파라미터가 마취단계별 뇌파의 변화 추세를 비교적 잘 반영 한다는 점은 수술 전 단계에서 마취유도 단계로 진행될 때 SEF 파라미터 변화 양상은 수술 전 30.73에서 25.91 로 약 13 %의 변화를 나타내었으며, 수술 중 단계에서 마취회복 단계로 진행될 때는 수술 중 24.62에서 마취회복 29.59 로 약 20 %의 변화를 관찰할 수 있었다. 이에 비해 BDR 파라미터 변화 양상은 수술 전 256.
59 로 약 20 %의 변화를 관찰할 수 있었다. 이에 비해 BDR 파라미터 변화 양상은 수술 전 256.36에서 129.23으로 약 49 %의 변화를 나타내었으며, 수술 중 단계에서 마취회복 단계로 진행 될 때는 수술 중 154.99에서 마취회복 283.84으로 약 83 % 의 변화를 관찰할 수 있었다.
위의 실험결과에서 알 수 있듯이 마취 단계별 마취 심도를 평가하기 위한 파라미터로는 BTR, BDR이 유요함을 할 수 있었다.
위의 파라미터들 중 DTR, ATR, TDR, ADRe SEF와 비교 하였을 때 임상적 유용성을 확인 할 수 없었으며, BTR, BDRe 임상적으로 유용함을 확인하였다.
즉, 대상 환자 15명에 대하여 수술전단계의 BDR 값은 265.36 + 25.29, 마취유도 단계에서는 129.23 ± 34.92, 수술 중에는 154.99 + 38.34, 마취회복 단계에서는 283.83 ± 39.80, 그리고 수술 후단계에서는 23480 + 23.46의 값을 나타내었다. 또한 수술 전 단계의 BTR 값은 183.
08의 값을 나타내었다. 이와 같이 BDR과 BTR 등은 파라미터 SEF와 유사한 변화 양상을 나타내며 마취단계별로 유의한 동적 특성 변화를 나타내어 마취단계를 평가하기 위한 유용한 파라미터임을 확인할 수 있었다.
참고문헌 (9)
Sebel P. S., Lang E., Rampil I. J., Whit P. F., Cork R., and Jopling M., 'A multicenter study fo bispectral electroencphalogram analysis for monitoring anesthetic effect', Anesth. Analg., Vol. 84, p. 891, 1997
Barr G., Anderson R. E., Samuelsson S., Owall A., and Jakobsson J. G., 'Fenranyl and midazolam anaesthesia for coronary bypass surgery: A clinical study of bispectral electroencephalogram analysis, drug concentraions and recall', Br. J. Anaesth., Vol. 84, p. 749, 2000
Thornton C., Konieczko K. M., Knight A. B., Kaul B., Jones J. G., and Dore C. J., 'Effect of propofol on the auditory evoked response and oesophageal contractility', Br. J. Anaesth., Vol. 63, p. 411, 1989
Thornton C., Heneghan C. P. H., Navaratnarajah M., and Jones J. G., 'Selective effect of althesin on the auditory evoked response in man', Br. J. Anaesth., Vol. 58, p. 422, 1986
S. Hagihira, M. Takashina, T. Mori, T. Mashimo, and I. Yoshiya, 'Practical issues in bispectral analysis of electroencephalographic signals', Anesth. Analg., Vol. 93, No. 4, p. 966, 2001
G. Sharwood-Smith, J. Bruce, and G. Drummond, 'Assessment of pulse transit time to indicate cardiovascular changes during obstetric spinal anaesthesia', Br. J. Anaesth., Vol. 96, No. 1, p. 100, 2006.
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